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- resume-to-tags
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- 从简历到纯标签矩阵的完整流程。接受简历文本/文件 → LLM 提取原子标签（含近义词扩展） → 创建飞书多维表格（多选标签字段） → 批量录入候选人 → 清理空白行列 → 输出可搜索的人才标签库。当用户提供简历并要求"生成标签矩阵"、"人才标签库"、"简历转表格"、"候选人打标"时使用。
Resume-to-Tags — 简历到纯标签矩阵
从简历提取原子标签，构建可搜索、可匹配的人才标签矩阵。
核心设计理念
描述 → 标签：将简历中的描述性内容拆解为标准化原子标签，使人才匹配 = 标签重合度计算。
标签拆解规则
| 维度 | 原始描述 | 拆解标签 |
|---|---|---|
| 院校 | 香港城市大学 | 海外 硕士 QS前100 社科 |
| 院校 | 同济大学 | 本科 985 211 理工科 |
| 院校 | 清华大学 | 本科 C9 985 211 |
| 公司 | 携程集团 | 大厂 OTA 旅游 上市公司 |
| 公司 | 京东集团 | 大厂 电商 上市公司 |
| 公司 | 明略科技 | AI创业 |
| 技能 | LLMOps/RAG链路优化 | LLMOps RAG LLM应用 |
| 技能 | 大模型知识库 | RAG 知识库 LLM应用 |
完整工作流
Step 1: 标签提取
从简历文本提取原子标签，输出标准 JSON。
python3 skills/resume-to-tags/scripts/extract_tags.py --text "简历内容..."或读取文件：
python3 skills/resume-to-tags/scripts/extract_tags.py --file resume.txtStep 2: 近义词扩展
提取后自动扩充近义词标签，提高匹配覆盖率。近义词映射表见 references/synonyms.json。
Step 3: 创建多维表格
使用飞书工具创建表格结构：
- 创建应用：
feishu_bitable_app(action=create) - 重命名默认表：
feishu_bitable_app_table(action=patch) - 重命名主字段为"姓名"：
feishu_bitable_app_table_field(action=update, fldFdaHuOL) - 创建 7 个多选标签字段 + 1 个数字字段：
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 姓名 | 文本(1) | 主键 |
| 院校标签 | 多选(4) | 985/211/C9/QS前100/海外/本科/硕士... |
| 公司标签 | 多选(4) | 大厂/OTA/电商/AI创业/外企/旅游... |
| 技能标签 | 多选(4) | RAG/Agent/招聘管理/数据分析... |
| 工具标签 | 多选(4) | LangChain/Dify/SQL/SPSS... |
| 领域标签 | 多选(4) | AI/LLM/HR/BD/产品/咨询... |
| 语言标签 | 多选(4) | 中文母语/英语工作/日语... |
| 证书标签 | 多选(4) | 初级经济师/CET6/N3... |
| 工作年限 | 数字(2) | 总经验年数 |
- 删除默认空白字段（单选 fld21nkFl6、日期 fld8rfpQsc、附件 fld84GszEh）：
feishu_bitable_app_table_field (action=delete)
Step 4: 录入候选人
批量插入记录：feishu_bitable_app_table_record (action=batch_create)
MultiSelect 字段的值会自动创建新选项（无需预定义）。
Step 5: 清理空白行列
删除默认空白列：
feishu_bitable_app_table_field: delete fld21nkFl6 (单选)
feishu_bitable_app_table_field: delete fld8rfpQsc (日期)
feishu_bitable_app_table_field: delete fld84GszEh (附件)标签分类体系
院校标签
985 211 双一流 C9 G5 常春藤 QS前50 QS前100 QS前200 海外 本科 硕士 博士 理工科 社科 商科 在职教育
公司标签
大厂 互联网 OTA 旅游 电商 金融 AI创业 外企 国企 上市公司 独角兽 ToB ToC 本地生活 支付 物流 制造 咨询 教育 医疗 游戏 社交 内容 SaaS
技能标签（含近义词映射）
| 标准标签 | 近义词/变体 |
|---|---|
| RAG | 检索增强生成、大模型知识库、RAG链路优化 |
| Agent | 智能体、Agentic Workflow、AI Agent |
| LLM应用 | 大模型应用、LLM应用开发 |
| 微服务 | 微服务架构、分布式架构 |
| 高并发 | 高并发架构、高并发异步处理 |
| Prompt | Prompt Engineering、提示词工程 |
| 数据分析 | 数据清洗、回归分析、统计分析 |
| 人才寻源 | 人才搜寻、Sourcing |
| 胜任力模型 | 胜任力画像构建、胜任力模型 |
| 招聘漏斗 | 招聘漏斗分析 |
| 人才Mapping | 人才地图、Competitor Mapping |
| 业务拓展 | BD、商务拓展 |
| 大客户管理 | KA管理、Key Account |
| OTA运营 | OTA渠道运营 |
| 市场趋势 | 市场趋势分析 |
| 收益管理 | 定价策略、Revenue Management |
| 合同谈判 | 商务谈判 |
| 客户关系 | 客户关系维护、CRM |
| 战略规划 | SP/BP、战略规划制定 |
| 知识萃取 | 知识工程 |
| 抽象建模 | 系统建模 |
| 产品架构 | 产品架构设计 |
| 解决方案 | 解决方案孵化 |
| 生态合作 | 合作伙伴管理 |
| AI中台 | AI平台建设、AI中台建设 |
| 人脸识别 | 人脸技术 |
| 图像识别 | CV、计算机视觉 |
| 智能语音 | 语音识别、TTS、ASR |
| 大数据 | 大数据架构 |
| NLP | 自然语言处理 |
工具标签
LangChain Dify n8n OpenClaw Pinecone Milvus MySQL Redis Kafka ClickHouse Docker K8S AWS 阿里云 SQL SPSS Stata Pandas Excel CRM OTA平台 AI中台 OCR 猎聘 LinkedIn
领域标签
AI/LLM HR/招聘 BD/销售 产品 技术架构 OTA/旅游 电商 金融 数据分析 咨询 教育 医疗 游戏 社交
语言标签
中文母语 英语工作 英语流利 日语 CET6 托福 雅思
证书标签
初级经济师 PMP CET6 日语N3 日语N2 数学竞赛 英语专八
人才匹配逻辑
给定岗位需求标签集合 R，候选人标签集合 C：
- 匹配度 = |R ∩ C| / |R| × 100%
- 可按匹配度排序推荐候选人
相关文件
scripts/extract_tags.py— LLM 标签提取脚本references/synonyms.json— 近义词映射表（标准标签 → 变体列表）references/taxonomy.md— 完整标签分类体系